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DataRobot AI Platform トライアル
DataRobotを14日間お試しいただける、フリートライアル・プログラムを実施しております。
こちらのプログラムにお申し込みいただき、提供されているサンプルデータはもちろんのこと、お手元のデータを使ってDataRobotをお試しいただけます。
フリートライアルから始めよう！のビデオ・シリーズでは、４つの業界シナリオとサンプルデータを使って、ハンズオンを行うことができます。
また、書籍「DataRobotではじめるビジネスAI入門」も刊行いたしましたので、併せてご活用ください。
ユースケースの内容（課題の内容）
このユースケースでは、保険会社における不正請求の予測を行います。不正請求者は、規模の大小に関係なく、不正請求を検出する予測システムのない保険会社をターゲットにします。不正を識別する予測モデルがない保険会社には2つの選択肢しかありません。つまり、請求を審査せずに不正な請求にも支払いを行うか、個々の請求を審査した結果、不適切な処置や請求処理の遅延によって顧客を失うかです。中規模の保険会社が1日に受け取る請求は数百件に上ります。大規模な保険会社の場合、その数は数百倍になります。いずれの場合でも、正当な請求と不正請求を区別し、不審な請求を調査する一方で正当な請求の支払い請求を迅速に行うことのできる精度の高いモデルが必要です。
そこで保険会社は、DataRobotの自動化された機械学習技法を使用して、スコアリングしきい値と社内ビジネスルールに基づいて精度の高い予測モデルを構築できます。さらに、このプラットフォームでは、各予測の背後にある"理由"が提供されるので、請求調整チームと特捜班（SIU）の調査に活用できます。
データセットの内容
今回のデータセットには、今回の予測対象である保険金詐欺（詐欺である: 1、詐欺でない: 0）の他、契約情報、給付金請求情報、契約情報と給付金請求情報の関係性、既存ルールとのマッチ度合いなどの変数が含まれています。詳細は以下の通り。
・契約情報
契約開始日付、保険契約期間、契約開始日、契約期間、請求者在籍地域、請求者在籍地方、請求者性別、苦情有無...など
・給付金請求情報
人身障害請求数、請求内容、請求タイプ(障害、火災、盗難、窓ガラス、その他)...など
・契約情報と給付金請求情報の関係性
請求/契約比較A-E、保険料支払前請求、請求タイミング、事故連絡タイミング、請求前疾患記録、請求前新車登録...など
・既存ルールとのマッチ度合い
地域ルールA-E、国ルールA-E、ルールマッチ
